王丹
- 作品数：4 被引量：43H指数：2
- 供职机构：成都信息工程大学大气科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球水利工程更多>>
- 1901～2013年GPCC和CRU降水资料在中国大陆的适用性评估
- 降水是研究区域和全球气候变化的基本要素之一,也是地表与大气间能量与水循环过程的重要组成部分。在气候变暖的背景下,全球范围内的降水变化存在明显的区域特征,并且降水的区域变化特征在不同的时期也表现不同。影响降水研究降水的长期...
- 王丹王爱慧
- 关键词：CRU
- 文献传递
- 高分辨率统计降尺度数据集NEX- GDDP对中国极端温度指数模拟能力的评估被引量：10
- 2019年
- 利用1986—2005年中国地面气象台站观测的格点化逐日气温资料(CN05.1)评估了高分辨率统计降尺度数据集NASA Earth Exchange/Global Daily Downscaled Projections(NEX-GDDP)中21个全球气候模式对中国极端温度指数的模拟能力。在选用了日最低温度最大值(TNx)、日最高温度最大值(TXx)、暖夜指数(TN90p)和暖昼指数(TX90p)来研究极端温度事件的变化。结果显示:(1)除MRI-CGCM3模拟的日最高温度最大值外,其余模式对4个指数的模拟结果均表现出与观测一致的上升趋势,但模拟结果的平均值相对观测平均低0.26℃/(10 a)(日最低温度最大值)、0.19℃/(10 a)(日最高温度最大值)、2.21%/(10 a)(暖夜指数)、1.04%/(10 a)(暖昼指数)。(2)不同模式对各指数变化趋势空间分布特征的模拟存在较大差别,对日最低温度最大值、日最高温度最大值、暖夜指数和暖昼指数模拟能力最优模式分别为CCSM4、CESM1-BGC、MIROC-ESM-CHEM和bcc-csm1-1。模式模拟的日最低温度最大值和日最高温度最大值气候态平均值与观测值的相关系数在0.97以上。暖夜指数和暖昼指数模拟结果与观测值的标准差比值为0.34—1.58,均方根误差变化为1.6%—3.47%,对这两个指数模拟能力较优的模式分别为MIROC-ESM-CHEM(暖夜指数)和CESM1-BGC(暖昼指数)。(3)综合模式对4个指数在气候态平均值和变化趋势模拟能力的评估结果来看,CanESM2、CESM1-BGC和MIROC-ESM-CHEM显示了相对较高的模拟能力。因此,在利用GDDP-NEX研究未来极端温度事件时,建议将它们作为优选模式。
- 李金洁王爱慧郭东林王丹
- 1901～2013年GPCC和CRU降水资料在中国大陆的适用性评估被引量：35
- 2017年
- 利用1901~2013年中国大陆地区的气象台站实测降水资料,对东英吉利(East Anglia)大学气候研究中心(Climatic Research Unit,CRU)和全球降水气候中心(Global Precipitation Climatology Centre,GPCC)的降水资料分别从季节、年际和年代际尺度上进行了评估。结果表明:1961~2013年CRU与GPCC降水资料均能较准确地描述中国大陆地区的降水特征,且在东部较西部地区、夏季较冬季与站点实测降水情况更为一致。将中国大陆划分为不同区域并在其季节、年际和年代际时间尺度上通过比较降水偏差绝对值的百分比、均方根误差和相关系数等统计量后发现:CRU在青藏高原和其它较大的山脉附近与站点实测降水的差别较大,且年均降水趋势在西北一带的阿尔金山脉、黄土高原、东南地区和长江下游地区,比实测降水的年均趋势小、甚至出现趋势相反的情况。此外,CRU降水的年代际变化趋势也偏小。而GPCC数据不论是降水量还是降水趋势都更接近实际情况。在1901~1961年,通过与65个长期气象观测站点的降水时间序列比较发现,CRU在110°E以西地区与站点观测的降水资料间的差别较大,而GPCC与站点观测资料的吻合较好。最后,利用1961~2013年两套降水资料和站点实测资料分别计算了标准化降水指数(SPI),简单分析了中国大陆地区的干旱变化,发现GPCC对旱涝的时空变化特征的描述比CRU更接近站点实际观测;并且CRU也没有反映出1997年夏季中国地区出现的严重干旱情况,而GPCC较为准确地反映出了这一干旱事件特征。因此,本文的研究结果认为,就中国大陆地区长时期降水资料而言,GPCC的适用性优于CRU。
- 王丹王爱慧
- 关键词：PRECIPITATIONCLIMATOLOGY
- 气候变暖背景下云南省暴雨灾害风险区划研究
- 2024年
- 为进一步研究气候变暖背景下云南省暴雨灾害风险,利用25个气象站1990~2020年的逐日降水数据、社会经济、地理国情和历史灾情数据,基于ArcGIS的空间分析功能,运用暴雨灾害风险指数法、加权综合评价法、层次分析法和百分位数法通过建立由暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力组成的综合暴雨灾害风险评估模型,实现了对云南省暴雨灾害风险的区划研究。结果表明,云南省中东部和南部暴雨灾害风险较高,其中昆明中部及南部、曲靖南部、红河南部、西双版纳南部等地区暴雨灾害风险最高;暴雨灾害中等风险区主要位于曲靖北部、文山西南部、普洱西部、保山北部、楚雄西北部等地,而西北部的迪庆和怒江两州的暴雨灾害风险较低。区划结果能在一定程度上反映出云南暴雨灾害的分布情况,具有较好的理论意义和实际指导价值。
- 王丹李谢辉
- 关键词：暴雨灾害风险区划AHP法GIS技术
